数据库索引

本文主要是介绍数据库索引，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• • 1. 基础概念
  • 2. 避免索引失效
  • 3. 聚簇索引与辅助索引
  • 4. 覆盖索引
  • 5. 最左前缀原则
  • 6. 冗余索引

1. 基础概念

索引概念：

• 它是帮助mysql高效获取数据的数据结构；
• 索引以某种方式指向数据，通过索引可以快速获取数据；
• 没有索引时，查找，只能遍历，O(N)的时间复杂度 （避免全表扫描）；
• 建立了索引，查找速度就显著提高，一般是B+树索引，且索引像目录，可提高查询效率；
• 通过索引对数据进行排序，降低排序成本；

索引劣势：

• 索引本身是一张表，保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以其也要存储空间，一般放到磁盘
• 插入数据时也要更新索引，从而影响写入数据的效率

索引结构：

• 不同的存储引擎，它的索引是不一样的
• BTREE索引是最常见的，也是InnoDB引擎所支持的索引

hash索引缺点：

• hash不能够进行范围查找；
• hash键值对的形式使得其键只能用一个，导致只能主键查询，不能用其它字段建立索引查询；
• hash冲突(不论邻接法还是开链法)都有一定线性时间的查找，不一定比B+树索引快；

对于B树和B+树的相关内容见：B树、B+树详解。

索引分类：

• 单值索引：（单列索引）按照单列，一个表可以有多个；
• 唯一索引：索引值必须唯一，允许有空值；
• 复合索引：多个列一起构成索引；

索引语法：

• 可以在创建表时创建，也可以之后创建
• mysql中主键有默认的索引 PRIMARY
• 索引类型默认是BTREE
• 可以create，也可以alter

索引的设计原则：

• 对于查询频次高，且数据量比较大的表
• 针对 经常在where子句中出现的字段
• 尽量使用唯一索引，区分度高，索引效率高
• 并不是多多益善，在insert，update和delete也要维护
• 使用短字段的索引，节省空间
• 针对复合（联合）索引，创建一个组合索引，其所有子集（从左边连续），都有索引（最左前缀）；

索引是越多越好吗:

• 数据量小的表不需要索引，建立会增加额外的开销
• 数据变更需要维护索引，因此需要更多的维护成本
• 索引本身需要空间

2. 避免索引失效

• ①全值匹配，对索引中所有列都指定具体值(该情况下，索引生效，执行效率高)；
• ②最左前缀法则，如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。即查询从索引的最左前列开始(从最左前列开始，不管其相对位置)，且不跳过索引中的列(若是跳过，查询时从跳过处截断)；
• ③范围查询右边的列，不能够使用索引，即范围查询右边的查询条件失效；
• ④不要在索引列上进行运算操作，索引将失效；
• ⑤字符串不加单引号，造成索引失效；
• ⑥尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列完全包含查询列))，减少select *；
  explain中的Extra字段含义：
  （1）using index：使用覆盖索引的时候出现；
  （2）using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需数据；
  （3）using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据；
  （4）using index; using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引中能找到，所以不需要回表查询数据；
• ⑦用 or分隔开的条件，如果 or 前的条件中的列有索引，而后边的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到；
• ⑧以%开头的like模糊查询，索引失效，如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。解决办法是使用覆盖索引来搭配前部模糊查询条件；
• ⑨如果Mysql评估使用索引比全表慢，则不使用索引；
  （1）is NULL，is NOT NULL有时索引失效，原因是索引内的数据的成分；
• ⑩in 走索引，not in 索引失效；
• ⑾单列索引和复合索引，尽量使用复合索引(相当于创建了索引列个数的索引)而非单列索引(此时数据库会选择一个最优的索引，辨识度最高的来使用，并不会使用全部索引)；

3. 聚簇索引与辅助索引

• 聚簇索引的叶子节点包含全部的数据信息，即除了该索引字段的话也有剩余其他所有字段的数据；
• 辅助索引中叶子节点可能只有指向行数据的指针，or 主键；
• 在InnoDb和MyISAm中，是不一样的，可以看下面图；
• ；
• 左边的需要两次查询，这是一个回表；
• 对于InnoDB，其必有聚簇索引；
• ；

4. 覆盖索引

• 只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。

• 就是索引本身就已经包含了 所要查询的列。

• 则此时就不用进行回表，直接返回就好

• 哈希索引、空间索引等索引都把存储索引列的值，所以mysql只能使用B-TREE来做覆盖索引

• 

• 这里Extra，如果using index，就是覆盖索引(见上文)

  • using where 回表查询
  • using index 覆盖索引
  • using index condition 部分条件不能索引, 所以先用能索引的先走一遍, 然后再使用不能用索引的条件
  • 如果type是ALL，则是全表查询

• 主键是不需要加入聚集索引的，因为它本身就在索引的data中

• 这也引出一个问题，非聚集索引不一定回表（如果是覆盖索引，或者是主键）

• MySQL 的覆盖索引与回表 - 知乎 (zhihu.com)这个写的不错, 忘记了看这个

• 什么时候发生覆盖索引

  • 比如where 非主键字段, select 主键, 非主键字段, 此时, 本身非主键字段就在索引树上, 其次非聚集索引叶子存储的是主键, 所以一颗索引树就覆盖了查询的结果
  • 比如where 非主键字段 命中了联合索引的左边, 那么select 联合索引中的字段, 就会发生覆盖索引

• 什么时候需要用覆盖索引

  • 全表count查询, 建立count(字段), 该字段的索引, 可以直接通过索引得到结果, 不然要回表
  • select 多个字段, 可以考虑建立联合索引来覆盖

5. 最左前缀原则

• 对于联合索引，如果查询的时候查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列，则此列就可以被用到。

• 这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。

• 如果遇到范围查询时，就停止匹配了

• 最左匹配的成因：mysql按照联合索引的顺序，以第一个字段排序，然后再这个基础上再按第二个字段排序，所以对于第二个字段，实际它是局部有序，整体无序的，所以不能跳过第一个字段，直接从第二个字段开始进行，所以最左匹配原则

• 举个例子：

• 如User表的name和city加联合索引就是(name,city)

• select * from user where name=xx and city=xx ; //可以命中索引
  select * from user where name=xx ; // 可以命中索引
  select * from user where city=xx ; // 无法命中索引     
  

6. 冗余索引

• 如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中后者的查询肯定是能够命中前者的

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